多生物特征融合理论的研究与实验
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题背景及研究现状 | 第9-20页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第9-11页 |
| ·常见生物特征及其应用 | 第11-17页 |
| ·多生物特征融合的研究现状 | 第17-20页 |
| ·研究的目的和意义 | 第20-21页 |
| ·论文各部分的主要内容 | 第21-22页 |
| 第2章 量化值归一化模型 | 第22-38页 |
| ·基于正态分布的的量化值分布数学模型 | 第22-24页 |
| ·量化值的归一化模型 | 第24-33页 |
| ·量化值归一化的目的 | 第24-25页 |
| ·统一量化值值域的归一化模型 | 第25-26页 |
| ·统一量化值物理意义的归一化模型 | 第26-30页 |
| ·统一量化值统计分布的归一化模型 | 第30-32页 |
| ·模型的对比 | 第32-33页 |
| ·模型仿真 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 量化层多生物特征融合策略分析 | 第38-66页 |
| ·生物特征系统识别性能的评价标准 | 第38-40页 |
| ·融合策略对系统识别性能影响 | 第40-56页 |
| ·平均加和法（SA） | 第40-44页 |
| ·加权平均法（WS） | 第44-50页 |
| ·最小值法（MIS）和最大值法（MAS） | 第50-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-65页 |
| ·平均加和法实验 | 第56-60页 |
| ·加权平均法实验 | 第60-63页 |
| ·最小值法和最大值法实验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 单一生物特征识别 | 第66-93页 |
| ·掌纹识别 | 第66-80页 |
| ·样本的采集和分析 | 第66-67页 |
| ·对掌纹纹理特性的研究 | 第67-70页 |
| ·掌纹纹理空间频率信息的编码特征 | 第70-72页 |
| ·掌纹纹理分布特征 | 第72-77页 |
| ·匹配实验 | 第77-80页 |
| ·掌纹特征识别的总结 | 第80页 |
| ·手背血管识别 | 第80-92页 |
| ·样本的采集和分析 | 第80-81页 |
| ·图像归一化 | 第81-83页 |
| ·纹理细化 | 第83-84页 |
| ·手背血管纹理细节结构特征 | 第84-85页 |
| ·手背血管纹理信息编码特征 | 第85-88页 |
| ·匹配实验 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 多生物特征融合实验 | 第93-110页 |
| ·实验总体安排 | 第93-94页 |
| ·实验数据准备 | 第94-97页 |
| ·掌纹与手背血管的多生物特征 | 第95-96页 |
| ·掌纹编码与纹理分布特征 | 第96-97页 |
| ·左右掌纹纹理分布特征融合 | 第97页 |
| ·实验结果分析 | 第97-109页 |
| ·考察量化层融合后量化值的分布 | 第97-100页 |
| ·考察量化层融合对系统识别性能的影响 | 第100-106页 |
| ·产生误差的因素 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第6章 总结与展望 | 第110-113页 |
| ·总结 | 第110-111页 |
| ·主要创新点 | 第111页 |
| ·展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第121-122页 |
